TECH 富士通×Rapidusの1.4nm NPU ─ 日本はAI自主権を守れるのか
富士通とRapidusが進める1.4nm NPU開発は、日本のAI戦略に何をもたらすのか。覇権を目指さない日本が「AI自主権」を守るために選んだ現実的な戦い方を、半導体と量子コンピュータの文脈から解説する。
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TECH TurboQuantとは何か ─ AIの「メモリ問題」を破壊するGoogleの一手
Googleが発表した「TurboQuant」を解説。KVキャッシュを約6分の1に圧縮しながら精度を維持する仕組みと、AIのメモリ問題・コスト構造への影響を分かりやすく整理。
TECH Armが“IP屋”をやめた日 ─ 自社CPU参入が意味する構造変化
Armが初の自社CPU「AGI CPU」を発表。IPビジネスの限界とAI時代の構造変化を背景に、なぜArmは設計図屋から実装側へ踏み出したのか。RISC-VやNVIDIAとの関係も含めて読み解く。
TECH GPU戦争は終わった ─ NVIDIA Vera Rubinが示す「インターコネクトの時代」
NVIDIA Vera Rubin NVL72は単なるGPUの進化ではない。72基のGPUとNVLink 6、ACC銅線規格が示すのは「通信が性能を決める時代」。AIインフラの本質的変化を解説。
TECH Difyマーケットプレイスが暴いた、生成AIインフラの現実──ツールDL数から読む「賢さより互換性」の時代
Difyマーケットプレイスのダウンロード数を手がかりに、生成AIインフラの現在地を分析。モデル互換性、API前提ツール、MCP拡張、RAGとストレージの選別など、実際に「使われている」選択からAIの現実を読み解く。